আমি আর ব্যবহার করে একটি রৈখিক মডেল ফিট করছি glmnet। আসল (নিয়মিত নয়) মডেলটি ব্যবহার করে লাগানো হয়েছিল lmএবং ধ্রুবক শব্দটি ছিল না (অর্থাত্ এটি ফর্মটিতে ছিল lm(y~0+x1+x2,data))।
glmnetভবিষ্যদ্বাণীকারীদের একটি ম্যাট্রিক্স এবং প্রতিক্রিয়াগুলির একটি ভেক্টর গ্রহণ করে। আমি glmnetডকুমেন্টেশন পড়ছি , এবং ধ্রুবক শব্দটির কোনও উল্লেখ পাই না।
সুতরাং, glmnetউত্সের মধ্য দিয়ে রৈখিক ফিট করার জন্য কি কোনও উপায় আছে ?
উত্তর:
হ্যাঁ, একটি ইন্টারসেপ্ট একটি গ্ল্যামনেট মডেলটিতে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে , তবে এটি নিয়মিত করা হয়নি ( সমন্বিত বংশোদ্ভূত বংশোদ্ভূত বংশধারার মাধ্যমে সাধারণ লিনিয়ার মডেলগুলির জন্য নিয়মিতকরণের পথ , পৃষ্ঠা 13)। বাস্তবায়ন সম্পর্কে আরও বিশদ অবশ্যই কোডটি সাবধানতার সাথে দেখে (গাউসীয় পরিবারের পক্ষে এটিই elnet()ফাংশন যা বলা হয় glmnet()) দ্বারা প্রাপ্ত করা যেতে পারে , তবে এটি ফরট্রানে রয়েছে।
আপনি চেষ্টা করে দেখতে পারেন শাস্তি প্যাকেজ, যা ক্ষণস্থায়ী দ্বারা পথিমধ্যে অপসারণ করতে পারবেন unpenalized = ~0করার penalized()।
> x <- matrix(rnorm(100*20),100,20)
> y <- rnorm(100)
> fit1 <- penalized(y, penalized=x, unpenalized=~0,
standardize=TRUE)
> fit2 <- lm(y ~ 0+x)
> plot((coef(fit1) + coef(fit2))/2, coef(fit2)-coef(fit1))
লাসো নিয়মিতকরণ পেতে আপনি এর মতো কিছু চেষ্টা করতে পারেন
> fit1b <- penalized(y, penalized=x, unpenalized=~0,
standardize=TRUE, lambda1=1, steps=20)
> show(fit1b)
> plotpath(fit1b)
পরবর্তী চিত্রে দেখা যাবে, উভয় পদ্ধতি (বাম) দিয়ে গণনা করা রিগ্রেশন প্যারামিটারগুলির মধ্যে সামান্য পার্থক্য রয়েছে এবং আপনি খুব সহজেই (ডানদিকে) লাসো পাথ সমাধানটি প্লট করতে পারেন।
